本实用新型涉及加工技术领域，且公开了一种零件注塑成型的精密模具，包括底座，所述底座的顶部左右两侧均固定安装有数量为两个的支撑杆，小微精密零件加工推荐，四个所述支撑杆的顶部均与固定板固定连接，小微精密零件加工费用情况，底座的顶部且位于左右两侧所述支撑杆相对的一侧固定安装有数量为两个的水箱，固定板的顶部左右两侧均固定安装有数量为两个的电动推杆，四个所述电动推杆的顶部均与顶板固定连接，所述固定板的顶部且位于左右两侧所述电动推杆相对的一侧固定安装有定模，所述定模的内部开设有通水孔.该零件注塑成型的精密模具，达到了较好的散热和降温效果，避免产品占用模具的时间过长而降低加工效率，更有利于使用者使用.
该方法将训练数据集中的精密零件图像进行自适应多尺度及随轮廓局部提取后，创建重构图像集合，再进行卷积神经网络的训练。所提出的基于图像重构的卷积神经网络能够同时实现多种不同类型瑕疵的有效检测。该方法在精密零件的垫伤、划痕和麻点瑕疵的检测中，均达到了97％以上的检测效果。同时，为了解决缺少带标注的精密零件样本库的问题，本文采集了一万幅精密零件的外观样本图像并对其瑕疵类型进行标注，创建了精密零件表面瑕疵样本数据库。
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